吳恩達機器學習筆記 —— 18 大規模機器學習
本章講了梯度下降的幾種方式：batch梯度下降、mini-batch梯度下降、隨機梯度下降。也講解了如何利用mapreduce或者多cpu的思想加速模型的訓練。 更多內容參考 機器學習&深度學習 有的時候數據量會影響算法的結果，如果樣本數據量很大，使用梯度下降優化參數時，一次 ...
原文：吳恩達機器學習筆記18-多類別分類：一對多(Multiclass Classification_ One-vs-all)
對於之前的一個，二元分類問題，我們的數據看起來可能是像這樣： 對於一個多類分類問題，我們的數據集或許看起來像這樣： 我用 種不同的符號來代表 個類別，問題就是給出 個類型的數據集，我們如何得到一個學習算法來進行分類呢 我們現在已經知道如何進行二元分類，可以使用邏輯回歸，對於直線或許你也知道，可以將數據集一分為二為正類和負類。用一對多的分類思想，我們可以將其用在多類分類問題上。下面將介紹如何進行一 ...
2019-02-18 13:07 0 1831 推薦指數：
相關推薦
吳恩達機器學習筆記五_多元分類和神經網絡
為什么要使用神經網絡 在筆記三中，曾提到非線性擬合的問題。當時是通過構造特征向量，即由兩個或以上的變量構造一個新的變量，增加\(\theta\)的維度，以擬合出更細膩的曲線。下面是課件中類似的例子： 可以看到，隨着變量即數據集的維度增加，這種做法將會導致“維度災難”，越來越不可行。就上 ...
吳恩達“機器學習”——學習筆記一
機器學習定義 1959年Arthur Samuel曾經這樣定義機器學習：Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.Samuel 本人也寫了一個西洋棋 ...
吳恩達“機器學習”——學習筆記二
定義一些名詞 欠擬合（underfitting）：數據中的某些成分未被捕獲到，比如擬合結果是二次函數，結果才只擬合出了一次函數。 過擬合（overfitting）：使用過量的特征集合，使模型過於復雜。 參數學習算法（parametric learning algorithms）：用固定的參數 ...
吳恩達“機器學習”——學習筆記五
朴素貝葉斯算法(Naive Bayes)(續學習筆記四) 兩個朴素貝葉斯的變化版本 x_i可以取多個值，即p(x_i｜y)是符合多項式分布的，不是符合伯努利分布的。其他的與符合伯努利的情況一樣。(同時也提供一種思路將連續型變量變成離散型的，比如說房間的面積可以進行離散分類，然后運用這個朴素貝葉 ...
吳恩達2014機器學習教程筆記目錄
17年開始，網上的機器學習教程逐漸增多，國內我所了解的就有網易雲課堂、七月、小象學院和北風。他們的課程側重點各有不同，有些側重理論，有些側重實踐，結合起來學習事半功倍。但是論經典，還是首推吳恩達的機器學習課程。 吳大大14年在coursera的課程通俗易懂、短小精悍，在講解知識點的同時，還會穿插 ...
吳恩達機器學習筆記 —— 7 Logistic回歸
本章主要講解了邏輯回歸相關的問題，比如什么是分類？邏輯回歸如何定義損失函數？邏輯回歸如何求最優解？如何理解決策邊界？如何解決多分類的問題？ 更多內容參考 機器學習&深度學習 有的時候我們遇到的問題並不是線性的問題，而是分類的問題。比如判斷郵件是否是垃圾郵件，信用卡交易是否正常 ...
吳恩達機器學習視頻筆記——1
1、機器學習概念 參考視頻: 1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mkv 1998年來自卡內基梅隆大學的Tom Mitchell對機器學習給出了一個更加正式的定義：A computer program is said to learn from ...